ကောင်းသောကြော်ငြာစက်၏ အဓိကလက္ခဏာများမှာ အဘယ်နည်း။

ပရိုဂရမ်မတစ် စနစ်များတွင် ကြော်ငြာစက်၏ အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ခြင်း

ကြော်ငြာနည်းပညာ စနစ်အတွင်းရှိ ကြော်ငြာစက်ကို အဓိပ္ပာယ်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်း၏ အဓိကလုပ်ဆောင်မှုများ

ကြော်ငြာစက်သည် ယနေ့ခေတ် ပရိုဂရမ်မတစ်ကြော်ငြာဝယ်ယူမှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် အဓိကအော်တိုမေးရှင်းစနစ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ အက်ဒ်ဆာဗာများ၊ DSPs ဟုခေါ်သော ဒီမန်းဆိုင်ပလက်ဖောင်းများ၊ နှင့် SSPs ဟုသိကြသော ဆပ်ပလိုင်းဆိုင်စနစ်များကို ချိတ်ဆက်ပေးပြီး ကမ်ပိန်းများကို အဆင်ပြေစွာလည်ပတ်စေပါသည်။ ဤစနစ်များသည် တကယ်တမ်း ဘာလုပ်ဆောင်ပါသနည်း။ အော်တိုမတစ်စနစ်ဖြင့် ပိုင်နန်းဆုံးဖြတ်ခြင်းများကို ပြုလုပ်ပေးခြင်း၊ ချန်နယ်များစွာတွင် ပရိသတ်များကို ခြေရာခံခြင်း၊ နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ အံ့မခန်းပါပဲ။ တစ်စုံတစ်ရာကို စဉ်းစားကြည့်ပါက အချို့ပလက်ဖောင်းများသည် တစ်ခုချင်းစီသော ကြော်ငြာအသုံးပြုမှုအတွက် အက်ဒ်မှတဆင့် အချက်အလက်များကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ၈၀ ခန့်ကို ကိုင်တွယ်ပြီး အကောင်းဆုံးပိုင်နန်းတင်နည်းကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။

ပရိုဂရမ်မတစ်စနစ်များကို အသုံးပြု၍ ကြော်ငြာစက်များသည် ကမ်ပိန်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အကောင်အထည်ဖော်ပေးခြင်း

စာမျက်နှာတင်သည့်အချိန်တွင် ၂၀၀ms အတွင်း ကြော်ငြာများဝယ်ယူနိုင်ရန် RTB သည် ကြော်ငြာစက်များအား ခွင့်ပြုပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကြော်ငြာသမားများ၏ KPI များကို DSP ကိုက်ညီမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်ပေးပြီး ၁၅+ ချန်နယ်များတွင် အလိုအလျောက် ဘတ်ဂျက်ခွဲဝေမှုကို ဖြစ်စေပါသည်။ ယခုအချိန်တွင် ပရောဂျက်လုပ်ငန်းစဉ်များသည် စိတ်ကြိုက်ဖန်တီးမှုနှင့် ပရိတ်သတ် အစုအဝေးများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် လုပ်ငန်းများတွင် ၉၈% အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုနှုန်းကို ရရှိပါသည်။

RTB၊ DSPs၊ SSPs နှင့် ကြော်ငြာငွေပေးချေမှုများကို စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ပေါင်းစပ်ခြင်း

ယနေ့ခေတ်ကြော်ငြာနည်းပညာစနစ်များသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဈေးကွက်တွင် ပါဝင်သည့် အဓိကကစားသမား သုံးဦးကြား ချောမွေ့စွာ ဆက်သွယ်ပေးပါသည်။ တစ်ဖက်တွင် ဝယ်သူများရှိပြီး ၎င်းတို့မှာ နှစ်စဉ်ကြော်ငြာငွေ သန်းတစ်ကုဋ်ကျော်ကိုင်တွယ်သည့် Demand Side Platforms (DSPs) များဖြစ်ပါသည်။ နောက်တစ်ဖက်တွင် ရောင်းသူများရှိပြီး ၎င်းတို့မှာ တစ်လလျှင် အမှန်ပေါင်းသန်း ၅၀၀ ကျော်ရရှိနေသည့်ဝဘ်ဆိုဒ်များအတွက် အပြည့်အဝဖြည့်စွက်ပေးရန်အတွက် ကြိုးစားနေသည့် Supply Side Platforms (SSPs) များဖြစ်ပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင် ဈေးကွက်များကိုယ်တိုင်ရှိပြီး ၎င်းတို့မှာ တစ်နေ့လျှင် ဘစ်ကြေးငွေတစ်ဘီလီယံကျော်ကိုင်တွယ်သည့် အက်ဒ်စနစ်များဖြစ်ပါသည်။ အက်ဒ်နေရာတစ်ခု ရရှိနိုင်သည့်အခါတွင် စနစ်မှ အလိုအလျောက် အဘယ်သူကိုပေးမည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသောကြောင့် လူတို့ကိုယ်တိုင် သဘောတူညီမှုများ ဆွေးနွေးရန် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးနိုင်သည့်အတွက် ဤစနစ်များသည် အလွန်ကောင်းမွန်စွာ အလုပ်လုပ်ပါသည်။ နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ကို အများအားဖြင့် ၃၀၀ မစက်ကုဋ်အတွင်း စံထားသော အပလီကေးရှင်းပရိုဂရမ်မင်းအင်တာဖေ့စ်များမှတဆင့် ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။

စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကြော်ငြာစက်၏ အဓိက နည်းပညာဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများ

ယနေ့ခေတ်ကြော်ငြာစက်များသည် ကြော်ငြာတင်ပို့သူများအတွက် ပလက်ဖောင်း (DSPs)၊ ကြော်ငြာတင်ပို့ရန် နေရာရှာပေးသည့် ပလက်ဖောင်းများ (SSPs) နှင့် ကြော်ငြာငွေလဲလှယ်ရေးစနစ်များ (Ad Exchanges) ဟူ၍ အချင်းချင်းဆက်သွယ်ထားသည့် စနစ်သုံးခုအပေါ် မှီခိုနေပါသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများသည် အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတိုင်း တစ်စက္ကန့်အတွင်း ဒေတာအမှတ်အသားသန်းချီကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ကြော်ငြာများသည် သင့်တော်သည့်စျေးနှုန်းဖြင့် ပစ်မှတ်ထားသည့် ပရိသတ်ထံသို့ ရောက်ရှိစေရန် သေချာစေပါသည်။

အဓိကပလက်ဖောင်းများ - ကြော်ငြာတင်ပို့မှုတွင် DSP၊ SSP နှင့် Ad Exchange တို့၏ တိုက်ဆိုင်မှု

ဒစ်ဂျစ်တယ်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ (DSPs) သည် ကြော်ငြာရှင်များအား မိမိတို့၏ မီဒီယာဝယ်ယူမှုများကို အက်ဒ်အဲချိန်ချိတ်ဆက်များတွင် တစ်ပြိုင်နက် အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ရန်ခွင့်ပြုပါသည်။ ထိုအချိန်တွင် ပေးသွင်းသူပလက်ဖောင်းများ (SSPs) သည် ထုတ်ဝေသူများအား မိမိတို့၏ကြော်ငြာနေရာများကို စျေးနှုန်းချိန်ထားပြီး ထုတ်လွှတ်မှုကို ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။ AdTech Benchmark Report ၏ နောင်ဆုံးဂဏန်းများကလည်း စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသောအချက်များကိုပြသပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် စနစ်များကို သီးခြားခွဲထားခြင်းအစား ပေါင်းစပ်ပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြုပါက တစ်ဝက်ကျော်ခွင့်ပြုသော ကမ်းလှမ်းချက်ပြန်လာမှုနှုန်းများကို နှစ်ပိုင်းတွင် တစ်ပိုင်းလျော့နည်းစေပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို တိကျစွာချိန်ညှိပေးသောကြောင့် ဖြစ်နိုင်သမျှသော အကျိုးရှိသော အပြောင်းအလဲများကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် စျေးဝယ်သူများသည် တစ်နေ့လျှင် အက်ဒ်အဲများကို အကောင်းဆုံးပြောင်းလဲနေသောအချိန်တွင် မိုဘိုင်းသုံးစွဲသူများကို မြန်မြန်ဆန်ဆန်ပိုမိုရှာဖွေနိုင်ပါသည်။

ကြော်ငြာဆာဗာများနှင့် တိကျသောပစ်မှတ်ထားခြင်းနှင့် တိုးချဲ့နိုင်သောစနစ်များကို ဖြစ်စေသော ပို့ဆောင်ရေးစနစ်များ

စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကြော်ငြာဆာဗာများသည် ပရိသတ်အား စိတ်ကြိုက်ညှိနှိုင်းရန် အမှတ်အသားအားဖြင့် တည်နေရာ၊ ကိရိယာအမျိုးအစားနှင့် ဘရိုင်ဇာသမိုင်းကို အသုံးပြုသည်။ ပထမပါတီ၏ ဝယ်ယူမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ခန့်မှန်းရေး ပို့ဆောင်ရေး အယူအဆများနှင့် တွဲဖက်ပေးပို့ခြင်းဖြင့် တစ်ခုတည်းသော အလှူငွေ မြှင့်တင်ရေး ကုမ္ပဏီသည် အမြင်အား ၉၂% အထိ ရရှိခဲ့သည်။ ကလောင်းပ်ပေါ်တွင် အခြေခံသော အဆောက်အဦများသည် အလျော့မပေးဘဲ နေ့စဉ် ၁၀၀၀၀ မှ ၁၀ သန်းအထိ အမြင်အား တိုးချဲ့နိုင်သော စွမ်းရည်ရှိသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်ကြော်ငြာ ကိရိယာများနှင့် ပလက်ဖောင်းများတွင် အချက်အလက်များ စီးဆင်းမှုနှင့် အပြန်အလှန်အသုံးပြုနိုင်မှု

API များသည် CRM စနစ်များ၊ အချက်အလက် ပြင်ပြင်များနှင့် ပြန်လည်တွက်ချက်မှု မော်ဒယ်များကြားတွင် အချက်အလက်များကို တစ်ပြိုင်နက် မျှော်မှုကို ခွင့်ပြုသည်။ OpenRTB 3.0 ကဲ့သို့သော စံထားသည့် ပရိုတိုကောများသည် အချက်အလက်များကို ခွဲခြားထားသည့်အား ဖြုတ်ချပေးပြီး အသုံးပြုပြီးနောက် အဓိက ပေးသွင်းသူများက စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ၄၀% ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပြုပြင်နိုင်သည်ဟု အစီရင်ခံကြသည်။ ပလက်ဖောင်းအလိုက် အပြန်အလှန်အသုံးပြုနိုင်မှုသည် ကလစ်ထိန်းချုပ်မှု ခန့်မှန်းမှု တိကျမှုကို ၁၈% အထိ တိုးတက်စေပြီး စုစည်းထားသော မှတ်တမ်းများသည် အချက်အလက်များ၏ အရည်အသွေးကို တိုးတက်စေသည် (AdTech Weekly 2023)။

ဤနည်းပညာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် ကြော်ငြာစက်များအား ၁:၁ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ပုံစံဖြင့် ပေးပို့နိုင်စေပြီး GDPR နှင့် CCPA ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီမှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။

AI နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်-ကြော်ငြာစက်များတွင် ပညာရှိမှုကို မောင်းနှင်ပေးခြင်း

AI အားဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်း-ပြိုင်ဆိုင်မှု၊ ပစ်မှတ်ထားခြင်းနှင့် ဖန်တီးမှုအရည်အသွေးမြှင့်တင်ခြင်း

ခေတ်မှီကြော်ငြာပလက်ဖောင်းများသည် ကိုယ်တိုင်စုဆောင်းထားသည့် ပထမပါတီအချက်အလက်များနှင့် အခြားကုမ္ပဏီများမှ တတိယပါတီအချက်အလက်များအပါအဝင် မတူညီသောအရင်းအမြစ်များမှ လာရောက်နေသည့် အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် အနုပညာဉာဏ်ရှိသောစနစ်များအား အများအားကိုးစားနေကြသည်။ ဤပါဝါစနစ်များသည် ကြော်ငြာနေရာအတွက် အမှန်းအဆမည်မျှပေးရမည်၊ မည်သည့်လူများကို အထူးပစ်မှတ်ထားရမည်နှင့် အချိန်တိုင်းတွင် အကောင်းဆုံးဖန်တီးမှုများကို မည်သည့်အမျိုးအစားက အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ပေးမည်ကို မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ဆုံးဖြတ်ပေးနိုင်သည်။ ယခင်ကထုတ်လုပ်ထားသည့် စီမံကိန်းများ၏ရလဒ်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ ယှဉ်ပြိုင်နေသည့်ကုမ္ပဏီများ၏လုပ်ဆောင်မှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အွန်လိုင်းတွင် လှည့်လည်နေသည့်လူများထံမှ တုံ့ပြန်မှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့သည် ကြော်ငြာများအတွက် ငွေကို အကျိုးရှိရှိ မည်သို့သုံးစွဲရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးပြီး ဆိုးရွားသော ကြော်ငြာများအတွက် ငွေကုန်ကျမှုကိုလည်း လျော့နည်းစေသည်။ အနုပညာဉာဏ်ရှိသောစနစ်သည် တစ်စုံတစ်ဦးက ကြည့်ရှုနေသည့်ဝဘ်စာမျက်နှာတွင် တကယ်ရှိနေသည့်အကြောင်းအရာများ သို့မဟုတ် သူတို့ကြည့်ရှုနေသည့်အချိန်တွင် မည်သည့်အရာကိုရှာဖွေနေခြင်းစသည်တို့ကို စူးစမ်းရှာဖွေပြီး သက်ဆိုင်ရာကြော်ငြာများကို လက်တွေ့စိတ်ဝင်စားမှုများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ကူညီပေးသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအသုံးပြုသူများကို တိုက်ရိုက်စောင့်ကြည့်ရခြင်းကို လျော့နည်းစေပြီး ပရိုဖိုင်းဥပဒေများသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိကျသောအရေးပါမှုကို ပိုမိုရရှိစေသည်။

ကမ်ပိန်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် အလိုအလျောက်ပြင်ဆင်ပေးသည့် စက်လေ့လာမှုမော်ဒယ်များ

ယနေ့ခေတ် စက်လေ့လာမှုမော်ဒယ်များသည် 2023 ခုနှစ်က Marketing AI Institute ၏ သုတေသနအရ ကမ်ပိန်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မှန်ကန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်မှု ၈၉ ရာခိုင်နှုန်းခန့်ရှိပါသည်။ ဤစနစ်များသည် အသုံးပြုသူ၏ အပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အများအပြားကို ဖြတ်သန်းပြီး ကြော်ငြာများကို နှိပ်မည့်လူများ၏ ရာခိုင်နှုန်း၊ ဖောက်သည်များက အချိန်ကာလအတွင်း ယူဆောင်လာနိုင်မည့်ငွေပမာဏ၊ နှင့် ပါဝင်ပတ်သက်မှုများကို ရပ်စဲလိုသည့် ဖောက်သည်များကို စသည်ဖြင့် ရှာဖွေသတ်မှတ်ပေးပါသည်။ အလိုအလျောက်ပြုလုပ်သည့်အပိုင်းတွင်လည်း အဆင်ပြေစွာ အလုပ်လုပ်ပါသည် - အက်ဒ်များကို အလိုအလျောက် ရပ်ဆိုင်းပေးခြင်း၊ မကောင်းသော ကြော်ငြာများကို ရပ်ဆိုင်းပေးခြင်း၊ နှင့် လူသားများ စွက်ဖက်စရာမလိုဘဲ ကြော်ငြာပလက်ဖောင်းများအကြား ငွေများကို ရွှေ့ပြောင်းပေးခြင်းတို့ကိုပါ ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ မုသားအသွားအလာကို ဖမ်းဆုပ်ရာတွင် စက်လေ့လာမှုသည် အမှန်အကန်ဖြစ်သော စည်းမျဉ်းများအခြေခံသော ချဉ်းကပ်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပြဿနာများကို ၅၃ ရာခိုင်နှုန်းအမြန်ဖြင့် ဖမ်းဆုပ်နိုင်ပြီး အပိုဆုံးရှုံးမှုများကို လျော့နည်းစေပါသည်။

ဥပမာအက်ဆေး - စျေးဝယ်စခန်း၏ အမြတ်အစွန်းကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ တိုးတက်စေသည့် AI မောင်းနှင်သော လေလံတင်မှုရှိ ရှိစွမ်းဆောင်ရည်များ

AI ပါဝါနဲ့ စီးပွားရေးကြော်ငြာစက်တွေက 2023 ခုနှစ်က စျေးကွက်ရှိ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်ကဲ့သို့တိုးတက်စေခဲ့သည်ကို လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ ရာသီအလိုက် တောင်းဆိုမှုနှင့် ယှဉ်ပြိုင်စျေးနှုန်းများကို အခြေခံ၍ လေ့ကျင့်ပေးထားသော Neural Networks တို့သည် စျေးကွက်ထဲတွင် အမှန်တကယ်ရှိနေသော ကုန်ပစ္စည်းများနှင့် စျေးဝယ်အိတ်ထဲမှ ပစ္စည်းများကို ဖယ်ရှားခြင်းတို့ကို အခြေခံ၍ ကမ်းလှမ်းချက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြင်ဆင်ပေးနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ရလဒ်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်ပါသည်-

AI ကိုအသုံးပြုသော လေလံတင်ခြင်းစနစ်သည် စျေးကွက်မီဒီယာ၏ ထိရောက်မှုကို သက်ရောက်စွာတိုးတက်စေခဲ့ပါသည်။

AI ပေါ်တွင် အလွန်အကျွံမှီခိုမှု၏ အန္တရာယ်များနှင့်အတူ စိတ်ကူးဉာဏ်နှင့် လူသားများ၏ ဖန်တီးမှုကို ထိန်းညှိပေးခြင်း

အနုပညာရှင် ဉာဏ်ရည်တုသည် ထုတ်လုပ်မှုကို အများအားဖြင့် တိုးတက်စေသော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် အလိုအလျောက်စနစ်များကို အလွန်အကျွံအသုံးပြုပါက ဖန်တီးမှုအားလုံးကို ဆုံးရှုံးနိုင်သည့် အန္တရာယ်ရှိပါသည်။ အခြေအနေအသစ် ၂၀၂၄ ခုနှစ် ဈေးကွက်လေ့လာမှုအရ မကြာသေးမီက လူဦးရေ၏ ၆၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့်သည် မက်ဆေ့ချ်များအတွက် အလဂွိုရီသမ်များကိုသာ အခြေခံသော မော်ကွန်းတင်မှုအား အသာရှိနေသည်ဟု ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ ပညာရှင်ကုမ္ပဏီများသည် အကြောင်းပြချက်အများအပြားကြောင့် လူသားများကို စနစ်အတွင်းတွင် ထားရှိပါသည်။ မိမိတို့၏ မော်ကွန်းတင်မှုအတွက် တာဝန်ရှိသူများသည် မိမိတို့၏ အမှတ်တရပ်တည်မှုကို စောင့်ရှောက်ရန်၊ ပရိသတ်များနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို ချိတ်ဆက်ရန်၊ ဖန်တီးမှုအသစ်များကို စမ်းသပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ အက်ပလီကေးရှင်းများသည် အတွေ့အကြုံရှိသော မော်ကွန်းတင်သူများကဲ့သို့ အဆိုပါလုပ်ငန်းများကို အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ပေးနိုင်စွမ်း မရှိသေးပါ။ အကောင်းဆုံးအလုပ်ဖြစ်သည့်အခါတွင် AI သည် အမြန်ဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သော အရာများနှင့် လူသားများ၏ စိတ်ခံစားမှုများနှင့် ဖန်တီးမှုများကို တွေ့ရှိနိုင်သော အချိန်တွင် အကောင်းဆုံးအချိန်ကို ရှာတွေ့ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် အမှတ်တရများအတွက် တန်ဖိုးရှိသောအရာများကို တည်ဆောက်ရန်အစား အတိုးအကျောင်းကလစ်များကို လိုက်လံနေသော ကွတ်ကီဆိုက်ကားများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် အထက်ဖော်ပြပါအရာများက ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။

တိကျသော ပရိသတ်ပစ်မှတ်ထားခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာများကို ဖြတ်သန်းခြင်း

တိကျသော ပရိတ်သတ်ပစ်မှတ်ထားမှုကို အားဖြည့်ပေးသည့် ဒေတာစုဆောင်းမှုနည်းလမ်းများနှင့် နည်းပညာများ

ခေတ်မှီကြော်ငြာနည်းပညာသည် CRM စနစ်များမှ ဖောက်သည်များ၏ဒေတာများနှင့် ဝဘ်ဆိုဒ်လှုပ်ရှားမှုများကို အနုပညာရှိ အပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်များဖြင့် ပေါင်းစပ်ပါသည်။ အဆိုပါ စက်သင်ယူမှုစနစ်များသည် အွန်လိုင်းတွင် လှည့်ပတ်ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် ယခင်ကဝယ်ယူထားသည့်အရာများကို ကြည့်ပြီး ထုတ်ကုန်များအပေါ်တွင် စစ်မှန်စွာစိတ်ဝင်စားသူများကို စိတ်ချရစွာရှာဖွေတွေ့ရှိပါသည်။ Ponemon ၏ 2023 ခုနှစ်အရ သုတေသနအရ ဆိုလျှင် အဆိုပါနည်းပညာကြောင့် စျေးကွက်ရှာရာတွင် အသုံးမကျသောကြော်ငြာငွေများကို ၃၄ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေပါသည်။ အဆင့်မြင့်ပလက်ဖောင်းများသည် လူမှုရေးမီဒီယာတွင် လူကြိုက်များနေသည့်အရာများ သို့မဟုတ် တိုင်းပြည်အတွင်းရှိ ရာသီဥတုအခြေအနေများပြောင်းလဲမှုကဲ့သို့ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အချက်ပြမှုများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ခန့်မှန်းခြေချက်အလိုက် အချက်အလက်များကို အသုံးပြုကြပါသည်။ ဤအရာများက စားသုံးသူများ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသောကြော်ငြာများကို တိကျစွာဖော်ပြပေးနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။

ကိုယ်ပိုင်ကြော်ငြာအတွေ့အကြုံများအတွက် အပြုအမူဆိုင်ရာနှင့် အကြောင်းအရာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများ

စနစ်များသည် နေ့လည်ပိုင်းအချိန်၊ ကိရိယာအမျိုးအစားများ၊ နှင့် အကြောင်းအရာများကို စားသုံးသည့်အလေ့အကျင့်များကို ကိုးကားပြီး ဖန်တီးမှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြင်ဆင်ပေးသည်။ 2024 ခုနှစ်အတွက် စျေးကွက်ဆိုင်ရာလေ့လာမှုတစ်ခုအရ အတူတကွ အပြုအမူဆိုင်ရာ-ဆိုင်ရာသက်ဆိုင်ရာ ပစ်မှတ်ထားမှုကို အသုံးပြုသည့် စျေးကွက်ဝင်စီမံကိန်းများသည် လူမျိုးစုအလိုက်သာ ချဉ်းကပ်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက CTR များ ၂၂% ပိုမိုမြင့်တက်မှုကို တွေ့ရသည်။ တိုးတက်သော စီစဉ်မှုများသည် အိုင်အိုတီ မုန်တိုင်းဒေတာ API များမှ ရွာသွန်းမှုများအတွင်း မိုးထမ်းများကို ကမ်းလှမ်းခြင်းကဲ့သို့သော ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ စာတမ်းများကို အက်ပ်ဒိတ်လုပ်ပေးသည်။

စက္ကန့်အတွင်း ဒေတာများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် စိတ်ချရသော ပရိတ်သတ်အား အမျိုးအစားခွဲခြင်း

စနစ်များကို စက္ကန့်တွင် ဒေတာများ၏ ၁.၂ သန်းကျော်ကို စီမံခန့်ခွဲရန် တည်ဆောက်ထားသော မျှတသည့် မြူချမ်းများကြောင့် ဥပမာအားဖြင့်-

• ၉၀ စက္ကန့်အတွင်း ဝယ်ယူရန် စွန့်ခွာသူများကို ပြန်လည်ပစ်မှတ်ထားခြင်း
• တန်ဖိုးမြင့်သော ဖောက်သည်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့် အပ်ဂရိတ်ဖြစ်စေရန် ဖန်တီးမှုများကို တွန်းလှန်းခြင်း
• တိုင်းပြည်အလိုက် ကစားသမားများအတွက် အဖြစ်အပျက်အလိုက် ကမ်းလှမ်းချက်များကို ပေးပို့ခြင်း

ဤအနုစိတ်များကြောင့် ပရိတ်သတ်များ၏ တူညီမှုကို MMA Global 2024 မှ အဆိုရှိသည့် အမျိုးအစားအဟောင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၄၁% လျော့နည်းစေသည်။

ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်များဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများကို ကျော်လွှားခြင်း- GDPR၊ CCPA နှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်းစစ်မှုများ

ကိုယ်ရေးကိုယ်တိုင် အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းမပြုဘဲ တိကျသော ပစ်မှတ်ထားနိုင်သည့် နည်းပညာများကို တီထွင်ထားပါသည်။ ယနေ့ခေတ် ပလက်ဖောင်းများသည် အနုပညာရှင်များကို အဓိက အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း၊ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် ကွာခြားသော လုံခြုံရေးကို အသုံးပြုခြင်း၊ သဘောတူညီချက်များကို အလိုအလျောက်စီမံခြင်းနှင့် CMPs များကို ပေးပို့ခြင်းတို့ကို အသုံးပြုနေကြပါသည်။ ဥပဒေနှင့်အညီ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန်အတွက် အမှတ်တရ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ၅၈% လျော့နည်းစေသည့် ဤနည်းလမ်းများသည် အမေရိကနှင့် ဥရောပ ဈေးကွက်များတွင် အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တွန်းအားပေးပါသည်။ (IAB 2024)

ကြော်ငြာစက်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည် တိုင်းတာခြင်းနှင့် အဆက်မပြတ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း

ကြော်ငြာစက်များ၏ ထိရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်ရာတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များနှင့် အဓိက စွမ်းဆောင်ရည်ညွှန်းကိန်းများ

ကြော်ငြာစက်များသည် CTR၊ ပြောင်းလဲမှုအမြန်နှုန်း၊ မျက်စိအလိုက် အမြန်နှုန်း (2024 ခုနှစ်တွင် မျက်နှာပြင်ပုံစံများတွင် ပျမ်းမျှ ၆၈%) စသည့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အဓိက ညွှန်းကိန်းများကို အသုံးပြု၍ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာ စောင့်ကြည့်နိုင်ပါသည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို အသုံးပြုသည့် မိုင်းများသည် လက်ဖြင့် အစီရင်ခံချက်များကို အသုံးပြုသည့် မိုင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကြော်ငြာသုံးစွဲမှုကို ၃၈% လျော့နည်းစေပါသည်။ (2024 ကြော်ငြာနည်းပညာ စံနှုန်း)

A/B စမ်းသပ်ခြင်း၊ တုံ့ပြန်မှု လှည့်ကွက်များနှင့် ထပ်တလဲလဲ ပြုပြင်မှုများမှတစ်ဆင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

စနစ်ကျသော စမ်းသပ်ခြင်းပေါ်တွင် အခြေခံ၍ တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားပါသည်-

• စိတ်ကြိုက်ပစ်မှတ်ခြင်း (လူမျိုးရေးဆိုင်ရာ နှင့် အပြုအမူဆိုင်ရာ စိတ်ကြိုက်ပစ်မှတ်ခြင်း)
• အပူပိုင်းမြှားခြင်းကို အသုံးပြု၍ ဖန်တီးမှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း
• နာရီစီအတွက် စွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်မှုအလျောက် စျေးကမ်းလှမ်းခြင်း စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြုပြင်ခြင်း

အောင်မြင်သော ပြောင်းလဲမှုများကို စီမံကိန်းများတွင် အလိုအလျောက် ပြန်လည်အသုံးချခြင်းဖြင့် အထွေထွေအောင်မြင်သော ကြော်ငြာသမားများသည် ဤနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အကောင်းဆုံး ပြုပြင်မှု စက်ဝန်းများကို ၂၂% ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်ဟု အစီရင်ခံပါသည်။

ပြောင်းလဲနေသော တာဝန်ယူမှု- နောက်ဆုံးကလစ်မှ များစွာထိခိုက်သော မော်ဒယ်များသို့ ခေတ်မှီသော ကြော်ငြာစက်များတွင်

မာကင်နင်များ၏ ၄၇% သည် နောက်ဆုံးကလစ် တာဝန်ယူမှုကို အသုံးပြုနေဆဲဖြစ်သော်လည်း (MMA Global 2023)၊ တိုးတက်သော ကြော်ငြာစက်များသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များကို ထောက်ပံ့ပေးပါသည်-

ဤပြောင်းလဲမှုသည် ပြောင်းလဲမှုမဖြစ်မီတွင် ကျော်လွန်သော ကိရိယာ ၆.၂ ခုကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် စာမျက်နှာတစ်မျက်နှာတွင် စားသုံးသူလမ်းကြောင်းများကို ပြသပါသည် (Jounce Media 2024)။ နောက်ဆုံးကလစ်ကို ကျော်လွန်သော စုစုပေါင်း တိုင်းတာမှုကို လိုအပ်ပါသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

ကြော်ငြာစက်ဆိုတာ ဘာလဲ။

ကြော်ငြာစက်သည် ကြော်ငြာနည်းပညာ စနစ်အတွင်းရှိ အလိုအလျောက်စနစ်ဖြစ်ပြီး ပရိုဂရမ်မတစ် ကြော်ငြာဝယ်ယူမှုကို အထောက်အကူပြုပါသည်။ DSPs၊ SSPs နှင့် ကြော်ငြာငွေပေးချေမှုများကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်းစပ်ပါသည်။ အလိုအလျောက်စနစ်များဖြစ်သည့် အကြိမ်ရေနှင့် ပရိသတ်ပစ်မှတ်ထားခြင်းတို့ကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ကြော်ငြာစက်များတွင် တစ်ခုတည်းသော တုံ့ပြန်မှု (RTB) ကို မည်ကဲ့သို့အလုပ်လုပ်ပါသနည်း။

တစ်ခုတည်းသော တုံ့ပြန်မှုသည် ကြော်ငြာစက်များအား ဝဘ်စာမျက်နှာတစ်ခု တင်သည့်အချိန်အတိုအတွင်း ကြော်ငြာ အကြိမ်အရေအတွက်ကို ဝယ်ယူရန် ခွင့်ပြုပါသည်။ ၎င်းသည် အလိုအလျောက် အကြိမ်ရေဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပြုလုပ်ရန် အယ်လဂေါရစ်သမ်များကို အသုံးပြုပြီး အကောင်းဆုံး ပရိသတ်အား တိကျသော အချက်အလက်များအရ ကြော်ငြာများကို ပြသနိုင်စေပါသည်။

ကြော်ငြာစက်များသည် AI ကို မည်ကဲ့သို့အသုံးပြုပါသနည်း

ကြော်ငြာစက်များသည် AI ကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုသူဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ကမ်းလှမ်းမှုနှင့် ပစ်မှတ်ထားမှုဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ကာ တစ်ချိန်ထဲတွင် ဖန်တီးမှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပါသည်။ အဆိုပါလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ဟာကိုယ်အတိုင်း တိုးတက်မှုကို ခန့်မှန်းရန် အနုပညာဉာဏ်ကို အသုံးပြုပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ROI အတွက် အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်မှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါသည်။

ကြော်ငြာစက်များတွင် DSPs နှင့် SSPs တို့၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။

ကြော်ငြာပေါ်လော့စ်များတွင် မီဒီယာဝယ်ယူမှုကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ရန် ကြော်ငြာသမားများအား ခွင့်ပြုသော Demand-Side Platforms (DSPs) နှင့် ကြော်ငြာနေရာရောင်းချမှုကို စီမံပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် ထုတ်လုပ်သူများအားခွင့်ပြုသော Supply-Side Platforms (SSPs) တို့သည် ကြော်ငြာစက်များအတွင်းတွင် ကြော်ငြာပေးပို့မှု ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် တစ်ချိန်ထဲတွင် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ကြော်ငြာစက်များအပေါ်တွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တိုင်ပြဋ္ဌာန်းချက်များ၏ သက်ရောက်မှုမှာ အဘယ်နည်း။

GDPR နှင့် CCPA တို့ကဲ့သို့သော ပြဋ္ဌာန်းချက်များက ကြော်ငြာစက်များအား ကိုယ်ရေးကိုယ်တိုင်စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် တိကျသော ပစ်မှတ်ထားမှုကို ခွင့်ပြုပြီး အသုံးပြုသူများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တိုင်အချက်အလက်များကို မထိခိုက်စေဘဲ တိကျသော ပစ်မှတ်ထားမှုကို ခွင့်ပြုသော တိကျသော အမည်မသိဖြစ်စေရန်နှင့် သဘောတူညီမှုစီမံခန့်ခွဲမှု ဖြေရှင်းချက်များကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။